佛自业障 发表于 2018-10-30 10:06

【数学建模】线性规划

1.线性规划简介线性规划(LP)是数学规划的一个分支。
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x1,x2为决策变量,约束条件记为s.t.(subject to)。
2.线性规划的matlab标准形式线性规划的目标函数可以求最大值也可以求最小值,约束条件的不等号可以是小于号也可以是大于号,因此在matlab中给出了统一形式
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其中c和x均为n维列向量,A、Aeq为适当维数(列数与x维数相同,行数与约束条件数相同),b、beq为适当维数的列向量(维数与约束条件数相同)。

例如:
max  cTx  s.t.   Ax≥b max  cTx  s.t.   Ax≥b
matlab中为:
min  −cTx  s.t.   −Ax≤b min  −cTx  s.t.   −Ax≤b
3.线性规划中解的概念

可行解:满足约束条件的 解x = (x1,x2…xn),称为线性规划问题的可行解,从而使目标函数达到最大值或者最小值的可行解称为最优解。
可行域:所有可行解构成的集合称为问题的可行域,记为R。

4.一般的线性规划问题

在一般的n维空间中,满足 ∑ni=1aixi = b∑i=1naixi = b 的点集称为一个超平面,而满足 ∑ni=1aixi ≥ b∑i=1naixi ≥ b (或者∑ni=1aixi ≤ b∑i=1naixi ≤ b )的点集称为一个半平面,若干个半平面的交集称为多胞形,有界的多胞形称为多面体。因此线性规划的可行域必定为多胞形(空集也视为多胞形)。若该区域R为凸集,则凸集中的任意两点的连线必然在该凸集中,若x为区域R的极点,则x不能位于R中的任意两点的连线上。

5.matlab中线性规划求解过程

① 利用linprog函数返回最小值解向量。
② value = c’ * x求最小值。

基本函数形式是 linprog(c,A,b) , c用于确定等值线(列向量),返回值为向量x。
其他的函数形式:
=linprog(c,A,b,Aeq,beq,LB,UB,x0,OPTIONS)
x0为向量x的初始值,一般使用zeros()函数 初始化,LB和UB分别是向量x的下界向量和上界向量。返回值为fval(目标函数c’ * x的值)。

6.常见技巧

问题为:

min|x1|+|x2|+…+|xn|  s.t.  Ax≤b min|x1|+|x2|+…+|xn|  s.t.  Ax≤b  
事实上,对于任意的xixi,存在ui,viui,vi满足:
xi=ui−vi  ,  |xi|=ui+vixi=ui−vi  ,  |xi|=ui+vi
令 ui=(xi+|xi|2),vi=(|xi|−xi2)ui=(xi+|xi|2),vi=(|xi|−xi2)即可满足。

转换为:
min  ∑ni=1(ui+vi)min  ∑i=1n(ui+vi)
s.t.{A(ui−vi)≤b,u,v≥0,s.t.{A(ui−vi)≤b,u,v≥0,
7.运输问题(产销平衡)
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8.指派问题1.数学模型

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2.利用匈牙利算法
算法主要思想:如果系数矩阵中C=(cijcij)一行(或一列)中每一个元素都加上或减去同一个数,得到新矩阵B,则以B或C为系数矩阵的指派问题具有相同的最优指派。
最优指派的结果是一个2行n列的行列式,第一行为第i人,第二行为被指派的地点。
求解中心:变换出n个不同行不同列的零元素。



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